基于Hopfield—Tank模型的快速神经网络方法

分析了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ－Ｔａｎｋ模型在收敛性，稳健性，优化率以及计算速度方面存在的问题，根据外部惩罚函数法的基本思想提出了一种新的基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ－Ｔａｎｋ模型的快速神经网络方法。对ＴＳＰ的能量函数进行了改进，并对我国３１个城市的ＴＳＰ进行了软件模拟，得出了１５６４０ｋｍ的最短短径，在收敛性，稳健性，优化率以及计算速度方面的结果都十分满意。     

基于连续型Hopfield神经网络的路由选择算法

提出了一种基于连续型Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络（ＣＨＮＮ）的路由选择算法,并与传统的数值解法中的流量微分（ＦＤ）法、梯度投影（ＧＰ）法作了比较,其中还对ＦＤ算法作了改进,采用固定步长,提高了运算效率。ＣＨＮＮ法的优点是,其解不受初值的影响,总可得到全局最优解,通过模拟实验证明,该算法非常有效。     

利用Hopfield网络求Hamilton圈的算法

本文通过给一个图和补图构成的完全图的各边赋权的方法，使一个图的Ｈａｍｉｌｔｏｎ圈问题归结为旅行商问题（ＴＳＰ），并给出判定Ｈａｍｉｌｔｏｎ图的准则．为了用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络解ＴＳＰ时容易获得最优解，简化了方程组，提出了新的初始值设置等方法．实例计算的结果表明，本文的算法是有效的，能够迅速地求得Ｈａｍｉｌｔｏｎ圈．     

ATM网络中路由选择的神经网络方法

探讨了ＡＴＭ网络中的路由问题,并针对ＶＰ网络的拓扑结构,讨论了采用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的ＶＣ路由选择算法。给出了神经网络能量函数的表示方法及神经元的状态方程。实验表明,本算法能根据网络的业务情况及用户提出的ＶＣＣ请求,实时,有效地实现了ＶＣ路由选择。     

提高前馈神经网络学习效率的学习算法探讨

简要分析了最速下降法（Ｓｔｅｅｐｅｓｔ Ｄｅｓｃｅｎｔ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ,即ＳＤＡ 法）和正交校正共轭梯度法（ＣＧＭ－ＯＣ法）的优缺点,提出了一种进行多层前馈神经网络学习的新算法,即ＳＤ－ＣＧＭ－ＯＣ算法．该算法结合最速下降法与正交校正共轭梯度法的特点,在文中所述实际问题构造模型的基础上,论证了ＳＤ－ＣＧＭ－ＯＣ算法比传统的ＢＰ算法具有更高的学习效率和二次收敛率．实验结果验证了该学习算法的有效性．     

基于遗传算法的TSP问题求解

遗传算法（ＧＡ）是一种基于自然群体遗传机制的高效搜索算法,由于它在搜索空间中同时考虑许多点,这样就减少了收敛于局部极小的可能,同时也增加了处理的并行性。因此,可以利用遗传算法研究典型的组合优化实例———ＴＳＰ问题的求解问题,相应的求解方法称为遗传优化算法。计算机模拟结果表明,与Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络算法相比较,遗传优化算法不仅在收敛速度方面优于神经网络算法,而且通过较少的计算量就可以得到优于神经网络算法而更接近于最优解的满意解。     

合成二乙烯三胺五甲叉膦酸的质谱分析及其阻垢性能

采用一锅法以二乙烯三胺、甲醛、亚磷酸为原料在盐酸作催化剂的条件下合成了二乙烯三胺五甲叉膦酸（ＤＥＴＰＭＰ）. 对不同反应时间下合成的二乙烯三胺五甲叉膦酸的产物进行了电喷雾质谱分析. 通过质谱峰及实验和理论的同位素分析对产物中ＤＥＴＰＭＰ的相对含量进行了分析发现:在二乙烯三胺、甲醛、亚磷酸按照摩尔比１∶１０∶５,温度１００～１０５ ℃,反应时间４ ｈ可得到ＤＥＴＰＭＰ百分含量较高的混合物. 用４０％的氢氧化钠溶液对反应混合液进行处理得到钠盐（ＤＥＴＰＭＰＳ）. 研究了不同浓度的ＤＥＴＰＭＰ和ＤＥＴＰＭＰＳ对硫酸钙的阻垢性能的影响,结果表明:在含１．５１ ｇ／Ｌ的钙离子溶液中加入１０ ｍｇ／Ｌ ＤＥＴＰＭＰＳ,其阻垢率达到９４．５５％.     

一种数字信号处理算法的现场可编程门阵列实现

提出了一种实现数字信息处理（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓ,ＤＳＰ）算法的基于现场可门阵列（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ,ＦＰＧＡ）的实现方案,在这一方案中,采用超大规模集成电路硬件描述语言（ＶＨＤＬ）来描述设计方案,协调了规模和速度两方面的要求,成功地实现了我们选用的恒模算法。     

Hopfield神经网络在极点配置自校正控制中的应用

将Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络应用于极点配置间接自校正控制器设计，提出用一阶Ｔａｙｌｏｒ逼近神经元输出作为参数估计的方法。通过仿真试验研究了该方法的性能。得到的结果与采用指数加权递推最小二乘参估计及用Ｇａｕｓｓｉａｎ消去法求解Ｄｉｏｐｈａｎｔｉｎｅ方程的结果进行了比较，表明使用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的控制更好。     

螯合—中性萃取剂对铕的协同萃取

本文进一步研究了螯合－中性协同萃取体系：１－苯基－３－甲基－４－（２′－氯苯甲酰基）吡唑酮－５（ＰＭＣＢＰ）分别与三辛基氧膦（ＴＯＰＯ）、二辛基亚砜（ＤＯＳＯ）、二环己基亚砜（ＤＣｙＨＳＯ）和磷酸三丁酯（ＴＢＰ）的二甲苯溶液从盐酸介质中对铕（Ⅲ）的萃取．实验结果表明均有明显的协同应采用斜率法测定了协萃配合物的组成为：ＥｕＡ２·Ｃｌ·Ｂ（ＨＡ＝ＰＭＣＢＰ，Ｂ＝ＴＯＰＯ，ＤＯＳＯ，ＤＣｙＨＳＯ，ＴＢＰ）．中性萃取剂的协萃能力是：ＴＯＰＯ＞ＤＯＳＯ＞ＤＣｙＨＳＯ＞ＴＢＰ．计算了它们的萃取平衡常数，并且讨论了协萃机理     

六溴环十二烷热分解的研究

研究了六溴环十二烷（ＨＢＣＤ）、ＨＢＣＤ和Ｓｂ２Ｏ３的热分解，ＨＢＣＤ对于聚丙烯（Ｐ．Ｐ）、聚乙烯（Ｐｓｔ）热分解的影响。发现ＨＢＣＤ分解时吸热，和Ｓｂ２Ｏ３混合一起，其唯象动力学参量值变大，ＨＢＣＤ对ｐｐ的热分解、氧化反应有抑制作用，对Ｐｓｔ无影响。     

反向传播人工神经网络在分析化学重叠信号解析中的应用

本文将反向传播人工神经网络（ＢＰ－ＡＮＮ）用于导数脉冲伏安法（ＤＰＶ）和电感耦合等离子体原子发射光谱分析（ＩＣＰ－ＡＥＳ）中重叠信号解析。详细地讨论了增益、学习速率、动量等网络参数对神经网络收敛速度和导数脉冲伏安法计算结果的影响。利用Ｖｏｉｇｔ线型函数模拟ＩＣＰ发射光谱，并用人工神经网络方法对模拟的光谱重叠干扰作了研究，得到了满意的结果。     

一种有效的微波电路CAD优化算法

本文叙述了一种基于ＤＦＰ算法的优化方法,选择ＤＳＣ－ＰＯＷＥＬＬ法和自选因子法作为该算法流程中的一维搜索和Ｈｅｓｓｉａｎ矩阵公式的具体实现,通过这些改进,提高了一维搜索的速度和精度,并解决了由于近似求导引入的计算误差,并利用ＳＵＭＴ混合罚函数法,使优化算法适用于有约束条件优化问题。应用于微波电路ＣＡＤ的优化结果证明了它的有效性和实用性。     

二维DFT的神经网络实现研究

讨论了利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ线性规划神经网络、借助二维ＤＨＴ变换实现二维ＤＦＴ的神经网络方法，并对此作了较深入的探讨     

动态分布参数神经网络及其稳定性分析

文中将Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型有限状态空间动态神经网络推广到无穷维状态空间动态神经网络，即动态分布参数神经网络（ＤＤＰＮＮ），并给出了它们的有界性和稳定性，尤其是，还研究了带有微分算子的多维分布参数神经网络的时空稳定性以及在保证稳定性情况下所应满足的边界条件，文中从理论上完善和发展了动态神经网络。     

神经网络在转差矢量控制中的应用

本文采用神经网络ＰＳＤ算法构成速度调节器，用于转差型矢量变频调速系统中，以克服转子参数变化和扰动对系统性能的影响，同时系统基本无超调。仿真实验证明了这种方法的有效性。     

一种基于数字信号处理器的有效FFT实现

针对目前基于专用数字信号处理器（ＤＳＰ）实现快速傅里叶变换（ＦＦＴ）中遇到的处理速度和程序量之间的矛盾,提出了一种重复算法,它在保持直接算法速度的前提下减少了程序量,同时该方法可应用于其他变换（如ＤＣＴ等）．最后给出在ＴＭＳ３２０Ｃ２５上的实验结果,说明了该方法的有效性．     

基于 ANN 的 FMS 故障诊断模型及其学习算法

讨论了基于前馈型神经网络的ＦＭＳ故障诊断模型，并提出一种用于前馈型神经网络训练的改进ＢＰ算法和基于遗传算法的网络初始点获取策略，给出一种通用前馈型神经网络结构和学习参数自整定学习算法，最后应用上述方法建立了基于前馈型神经网络的ＦＭＳ机器人故障诊断模型，并用所提出的新的学习算法对网络进行了学习，与传统ＢＰ算法比较，学习速度较快，且不易陷入局部极小点     

基于Visual Basic的Winsock编程

介绍了利用Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｓｏｃｋｅｔ实现了ＴＣＰ和ＵＤＰ网络服务的原理及在Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ环境下如何使用Ｗｉｎｓｏｃｋ控件编制基于ＴＣＰ和ＵＤＰ协议的客户／服务器应用程序的方法。     

基于Visual Basic的Winsock编程

介绍了利用Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｓｏｃｋｅｔ 实现ＴＣＰ和ＵＤＰ网络服务的原理及在Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ 环境下如何使用Ｗｉｎｓｏｃｋ 控件编制基于ＴＣＰ和ＵＤＰ协议的客户／ 服务器应用程序的方法。